← 論文一覧に戻る

テキスタイル・アパレル産業におけるESGおよびサステナビリティ開示を分析するための機械学習とNLPパイプライン

A machine learning and NLP pipeline for analyzing ESG and sustainability disclosures in the textile and apparel industry (原題)

Agraj Magotra, Md. Rafiqul Islam Rana, F. S. Shishir, S. Shomaji

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-04-24#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: textile_apparel
DOI: 10.1038/s41598-026-49931-z
原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-49931-z

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、テキスタイル・アパレル産業のESG開示を分析する機械学習・NLPパイプラインを提案する。サプライチェーン全体の開示分析に応用可能。

English

This paper proposes a machine learning and NLP pipeline for analyzing ESG and sustainability disclosures in the textile and apparel industry, applicable to supply chain disclosure analysis.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本でもアパレル産業のサプライチェーン開示はSSBJ対応で重要。本手法はScope 3を含む開示分析の効率化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, the textile industry faces supply chain disclosure pressures under TCFD/ISSB. This pipeline offers automated ESG analysis for corporate reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methods for domain-specific ESG text analysis using NLP and ML.

🏢実務担当者:Automates ESG disclosure assessment for textile/apparel supply chain.

🏛政策担当者:Potential tool for monitoring industry-wide ESG reporting compliance.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。